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据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。
#该数据集所有标注物信息 导出的数据集文件目录结构（点云标注类型）： ├─{数据集名称}_{时间戳} ├─ data ├─帧目录名称1 ├─点云名称1.pcd #对应的已标注点云
开通合规脱敏服务 在使用数据合规脱敏能力之前，需先开通合规脱敏服务。合规脱敏支持人脸，车牌，点云，GNSS，高程脱敏能力。开通合规脱敏服务后，会根据处理脱敏数据量按需计费，您可以在费用中心查询费用账单。 开通服务 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“总览”。 单击按需
从上至下依次是： 记录位置 返回记录位置 复位 点云角度保持原状 通过单击“记录位置”记录当前点云的视角，调整视角后可通过单击“返回记录位置”，回到记录视角。 复位：回到初始点云视角。 点云角度保持原状：开启后，双击打开三视图不会改变点云视角。 记录位置：R 返回记录位置：Shift+R
在“数据集”列表，单击目标数据集名称，查看数据集详情、数据预览、版本管理，详情请参考数据集详情。 说明： 数据集详情页也可以单击 “添加版本” 增量更新数据集。 点云数据集因在线渲染点云图像，故会出现短暂“加载中”过程，请用户耐心等待。 删除数据集 选择单个数据集，单击操作栏的“删除”，删除数据集。 添加数据
负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量，即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ，可自由选择其他任务流程节点。
通过用户自定义算子对Rosbag数据包进行处理，最终将原始数据结构化，解析出各种不同传感器详细数据，如摄像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。 标注数据 对于图片和点云数据，可以通过自动或人工的方式，标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练，高质量的标注数据有利于模型精准度提升，并持续迭代。
#$%^&*< > \”，不得超过255个字符。 数据集形式：选择“数据集”。 数据来源：选择“本地”。 数据类型：支持“图片”、“3D点云”、“音频”和“文本”。 数据格式：可选择“Octopus”、“USER_DEFINE”和自定义格式。 标注状态：设置标注状态，支持“未标注”和“已标注”。
、数据流监管、账号管理、权限管理、日志审计服务能力。支持对上传合规服务的数据包进行脱敏处理，提供合规脱敏能力，支持将数据包中人脸、车牌、点云脱敏。支持用户使用合规服务创建脱敏算子、下发脱敏任务。 在使用数据合规服务之前，需要先购买合规服务和数据服务。如何购买服务？ 在使用数据合规脱敏能力之前，需要先开通合规脱敏服务。
数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。 标注：从下拉框中选择符合用户业务所需的标注物。用户可自定义添加标注物以满足业务所需。 图3 预标注 标注类型：预标注，该标注模板用于预标注任务。 数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。 模型来源：根据模型的来源来选择。
工作空间简介 在使用Octopus自动驾驶云服务之前，如果您想实现资源隔离管理，您可以创建工作空间，实现资源隔离。 default工作空间为系统预置，Public授权类型，无法创建、编辑和删除，默认为主工作空间。 创建不同的工作空间后，您可以在控制台左侧导航栏中，单击“当前工作空
状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 图2 2D补框 在点云界面单击左侧工具栏“AI标注”（快捷键b），框选3D，此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。双击空白处退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 图3 点云补框 双击3D框，打开三视图。 图4 打开三视图 依据标注规
数据批导简介 在使用平台进行自动驾驶开发时，首先需要用户把原始数据上传至Octopus平台，即数据上云。下文介绍了通过对象存储导入数据的方式，帮助用户把车载平台输出的数据上传至Octopus平台上。 对象存储导入数据：用户需先将数据包上传至对象存储桶（可自定义）中，再导入到Oct
段中保存了每个预测对象的基本信息。 { "labels":[] } 其中规模3D大规模点云分割任务还包含“label_ext”字段，具体参考“3D大规模点云分割”。 { "labels":[], "labels_ext":{}
vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为”.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。
vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为“.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。
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件 } }, … … ] } 其中3D大规模点云分割任务还包含“labels_ext”和“predict_labels_ext”字段，具体参考“3D大规模点云分割”。 { "labels":[], "labels_ext":{
批量仿真调优 仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中，涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能地提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影
在线仿真：提供类似本地开发的体验，支持客户直接使用线上仿真器开发，并无痛对接云端的场景管理：包含加载、绘制、保存等操作。 算法管理：用于对接客户的上云算法，并支持算法的版本级管理，并可自动化触发关联的批量算法。 评测管理：支持内置评测配置和自定义评测镜像，对仿真任务中的算法展开评测。 场景
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